Saturday, October 23, 2021
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क्या AI प्रदर्शन प्रबंधन में मदद कर सकता है?, IT समाचार, ET CIO

अश्विनी थोटा, बोस कॉर्पोरेशन में प्रधान डेटा वैज्ञानिक

“अपने करियर के मालिक हैं,” “अपनी राह को आगे बढ़ाएं,” “स्वामित्व वास्तविक है;” ये कुछ ऐसे वाक्यांश हैं जो आप उन कंपनियों के करियर पेज पर देखेंगे जो अपनी प्रगतिशीलता को उजागर करना चाहते हैं निष्पादन प्रबंधन अभ्यास। अधिकांश कॉर्पोरेट कंपनियां एक प्रदर्शन चक्र का पालन करती हैं जिसमें उन्होंने कई वर्षों में महारत हासिल की है। इसमें लक्ष्य निर्धारण, नियमित प्रबंधकीय चेक-इन और अर्ध-वार्षिक या वार्षिक प्रदर्शन समीक्षाएं शामिल हैं, इसके बाद वेतन चर्चाएं होती हैं। फिर भी, कर्मचारियों के दिमाग में सबसे महत्वपूर्ण प्रश्न का उत्तर देने में प्रक्रिया कम हो जाती है – अगले स्तर तक पहुंचने के लिए मुझे क्या करना चाहिए?

प्रदर्शन प्रबंधन एक कुशल और सक्षम कंपनी चलाने के सबसे महत्वपूर्ण पहलुओं में से एक है; हालाँकि, कई कर्मचारी इस प्रक्रिया को गूढ़ और दुर्गम पाते हैं। यह कार्य जितना आवश्यक है, वर्तमान प्रदर्शन प्रबंधन प्रथाओं में अभी भी खामियां हैं। प्रदर्शन प्रबंधन प्रक्रिया जटिल और अस्पष्ट होने के कई कारण हैं। एक व्यक्ति को लग सकता है कि उनका प्रदर्शन पूरी तरह से उनके नियंत्रण में है। फिर भी, वास्तव में, एक कर्मचारी का प्रदर्शन बहुत अधिक का एक कार्य है: उनके प्रबंधक की उनके काम की धारणा, उनके साथियों के बीच उनकी कथित स्थिति, कंपनी का प्रदर्शन आदि।

जबकि प्रदर्शन प्रबंधन की वर्तमान स्थिति सही नहीं है, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस-आधारित समाधान, बड़े डेटा को स्टोर करने की फर्मों की क्षमता से त्वरित, आज क्षेत्र की सभी समस्याओं के लिए रामबाण के रूप में देखे जाते हैं। एआई को अपनी प्रदर्शन प्रबंधन प्रक्रिया में एम्बेड करने के अवसरों के बारे में कंपनियों के उत्साहित होने का एक अच्छा कारण है। अगर सही तरीके से किया जाए, तो एआई प्रदर्शन प्रबंधन के साथ सबसे महत्वपूर्ण मुद्दे का समाधान कर सकता है – हम किसी व्यक्ति का निष्पक्ष मूल्यांकन कैसे करते हैं? प्रदर्शन प्रबंधन में सुधार के लिए एआई के कुछ व्यावहारिक उपयोग के मामले नीचे दिए गए हैं।

1. AI गेंडा प्रकट कर सकता है:

हर कर्मचारी नहीं जानता कि अपने कौशल का विपणन कैसे करें या अपने योगदान को स्पष्ट करें। वर्तमान प्रदर्शन प्रबंधन प्रथाएं मानती हैं कि आप जो कुछ भी करते हैं वह अंततः वर्ष की शुरुआत से पूर्वनिर्धारित लक्ष्यों में से एक के अनुरूप होगा। यह सॉफ्ट स्किल्स और आपके द्वारा टेबल पर लाए जाने वाले बाहरी लाभों पर प्रकाश नहीं डालता है। टीम के लिए आप कितने मूल्यवान हैं, इसका खुलासा करके AI आपकी पीठ थपथपा सकता है। नेटवर्क विश्लेषण (एआई का एक उपक्षेत्र), उदाहरण के लिए, यह पहचान सकता है कि आप कितनी बार बिंदुओं से जुड़े हुए हैं, ऐसे उदाहरणों से जानकारी का विश्लेषण करके आप कितने सहयोगी हैं, जहां आपके अद्वितीय कौशल ने एक परियोजना में मदद की, आदि।

2. प्रशिक्षण और कौशल विकास में सहायता करना:

जैसा कि वारेन बफेट ने प्रसिद्ध रूप से कहा था, “आप जो सबसे अच्छा निवेश कर सकते हैं, वह अपने आप में एक निवेश है।” ग्राहकों की लगातार बदलती जरूरतों और जिस तीव्र गति से प्रौद्योगिकी बदल रही है, कौशल विकास को एक महत्वपूर्ण लक्ष्य के रूप में देखा जा रहा है जिसे नियोक्ता आपकी वार्षिक योजनाओं में देखना चाहेंगे। विकास लक्ष्यों को अक्सर कर्मचारियों पर छोड़ दिया जाता है। प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी), एआई का एक अन्य उपक्षेत्र, कंपनियों में कौशल-आधारित विकास संस्कृति को बढ़ावा देने का वादा करता है। एनएलपी कंपनी भर में कर्मचारी कौशल को सारांशित कर सकता है और उन कौशलों की सिफारिश कर सकता है जिनमें प्रबंधकों और टीमों को निवेश करने की आवश्यकता होती है। कौशल विकास के प्रति यह डेटा-संचालित दृष्टिकोण प्रक्रिया से अस्पष्टता को दूर करेगा। यह कर्मचारियों को ऐसे कौशल विकसित करने में मदद करेगा जो उनकी टीम और समग्र रूप से कंपनी के लिए मूल्यवान हों।

3. पूर्वाग्रह कम करें:

दुर्भाग्य से, सचेत और अचेतन पूर्वाग्रह अभी भी बहुत वास्तविक हैं, और उनका प्रदर्शन प्रबंधन प्रक्रिया पर महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ता है। कार्यालय में बेहतर संबंधों वाले लोगों को पुरस्कृत करना, हाई-प्रोफाइल परियोजनाओं में केवल कुछ सदस्यों को शामिल करना, कुछ साथियों को महत्वपूर्ण अपडेट प्राप्त करने से रोकना; सभी पूर्वाग्रहों के उदाहरण हैं जो प्रदर्शन को प्रभावित करते हैं। अधिक निष्पक्ष और समान प्रक्रिया सुनिश्चित करने के लिए AI इन मानवीय पूर्वाग्रहों को सिस्टम से हटा सकता है।

एआई कर्मचारियों की उपलब्धियों को उनके पूर्वनिर्धारित प्रदर्शन लक्ष्यों के विरुद्ध संक्षेप में प्रस्तुत करने में मदद कर सकता है। टीम के सभी सदस्यों के बारे में संक्षिप्त जानकारी तब निष्पक्ष मूल्यांकन कर सकती है कि कौन पीछे चल रहा है, ट्रैकिंग कर रहा है और अपने संबंधित गंतव्यों का नेतृत्व कर रहा है। इसके अलावा, एआई प्रगति की निगरानी कर सकता है और कर्मचारियों को उनके निर्धारित लक्ष्यों के बारे में सूचनाएं और रिमाइंडर भेजकर सही दिशा में ले जा सकता है।

यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि एआई-आधारित प्रदर्शन प्रबंधन प्रणाली कार्यस्थल किसी व्यक्ति के प्रदर्शन का प्रबंधन करने के लिए स्वायत्त शक्तियां कभी नहीं दी जानी चाहिए। कंपनियों को एआई का उपयोग करके अपनी मौजूदा प्रथाओं को बढ़ाने और समृद्ध करने के अवसर तलाशने चाहिए।

4. बढ़े हुए मुआवजे के वकील:

अधिकांश कंपनियां कर्मचारियों की साल के अंत में मुआवजे की चर्चा को बाजार सर्वेक्षणों पर आधारित करती हैं जो उन्हें तीसरे पक्ष के विक्रेताओं से मिलती हैं। वेतन सिफारिशें अक्सर वरिष्ठता स्तर, उस स्थान पर श्रम बाजार परिदृश्य, प्रतिभा उपलब्धता आदि पर आधारित होती हैं। इस दृष्टिकोण के साथ मूलभूत समस्या यह है कि यह पुराने डेटा पर निर्भर करता है – नौकरी स्तर द्वारा आयोजित, कौशल नहीं। सामान्य वेतन सुझावों पर भरोसा करने के बजाय, जो आपके संगठन की महत्वपूर्ण जरूरतों को शामिल नहीं करते हैं, एआई मॉडल फर्म की सफलता के लिए आवश्यक विशेषताओं के आधार पर एक घरेलू वेतन सिफारिश प्रणाली को डिजाइन करने में मदद कर सकते हैं।

सिस्टम को एक ओवरहाल की जरूरत है

सर्वेक्षण एचआर अधिकारियों ने दिखाया कि उत्तर देने वाले सभी लोगों में से केवल 2% ने महसूस किया कि उनकी वर्तमान प्रदर्शन प्रबंधन प्रणाली बहुत प्रभावी थी। कुछ बदलने की जरूरत है। इसका उत्तर कृत्रिम बुद्धिमत्ता में हो सकता है। मौजूदा प्रदर्शन प्रबंधन प्रथाओं के साथ संवर्धित होने पर, एक अच्छी तरह से लागू और उचित रूप से उपयोग की जाने वाली एआई प्रणाली यह सुनिश्चित कर सकती है कि सभी को अपने प्रदर्शन को प्रभावी ढंग से प्रबंधित करने के लिए टेबल पर एक सीट मिले।

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